人工智能未来发展前景

　　人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。

　　任何有助于让机器（尤其是计算机）模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴。从约翰·麦卡锡（John McCarthy）等科学家于1956年的美国达特矛斯会议（Dartmouth Conference）正式提出人工智能这一概念至今，已过去了61年。经过超过一甲子的曲折发展历程，人工智能已成为一个涉及计算机科学、控制科学、生命科学（脑科学）、数学、哲学、认知科学等多学科的交叉技术领域，展现出无比光明的发展前景。

　　随着各种智能终端的普及和互联互通，在不远的未来，人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在一个数字化、虚拟化的网络空间。在这个网络空间中，人和机器之间的界限将被空前淡化，换言之，网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。另外，在真实的物理世界中，人工智能又不必具有类人的形态，这使得人工智能将有可能从更多的角度进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。

　　在生产方面，随着我国城镇化建设的不断推进，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定（或向管理员推荐）最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。

　　在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，客服机器人可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊；医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。对金融而言，人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度，从全局角度监测金融系统状态，抑制各类金融欺诈行为，同时为等金融业务提供科学依据，为维护机构与个人的金融安全提供保障。在出行方面，无人驾驶（或自动驾驶）已经取得了相当进展。在物流方面，物流机器人已可以很大程度替代手工分拣，而仓储选址和管理、配送路线规划、用户需求分析等也将（或已经）走向智能化。

　　从核心技术的角度来看，三个层次的突破将有望进一步推动人工智能的发展，分别为平台（承载人工智能的物理设备、系统）、算法（人工智能的行为模式）以及接口（人工智能与外界的交互方式）。

　　在平台层面，当前大多数人工智能依赖以电子计算机为代表的计算设备加以实现。传统计算机的核心CPU（中央处理器）主要面向通用计算任务设计，虽然也可兼容人工智能所面对的所有智能任务，但效能相对较低。随着各行各业对人工智能的需求激增，研发更适合人工智能的高效能平台正成为一个日益凸显的需求，因特尔、谷歌、英伟达、寒武纪等国内外知名企业以设计新型的智能处理器为切入点，近年来取得了一系列进展。未来的人工智能将必然需要面对种类繁多且特点各异的智能任务，在各类处理器的基础上设计新的计算架构，并实现一个能服务于不同企业、不同需求的智能平台，将是未来技术发展的一大趋势。此外，当前进展迅猛的量子计算技术尤其是量子计算机的实现，也有望在将来为人工智能提供突破性的计算平台。

　　算法决定了人工智能的行为模式，一个人工智能系统即使有当前最先进的计算平台作为支撑，若没有配备有效的算法，只会像一个四肢发达而头脑简单的人，并不能算真正具有智能。面向典型智能任务的算法设计，从人工智能这一概念诞生时起就是该领域的核心内容之一。可以想象，智能算法在人工智能的未来发展中仍将处于中心的位置。但与过去不同的是，今天的人工智能不再仅仅是隐藏在象牙塔或各种科研机构的学术研究，而是已经以各种形式出现在我们的日常生产、生活之中，和我们真实生活的社会、物理世界产生了越来越多的联系。而无论对于作为一个整体的人类社会、国家而言，亦或是对于作为个人而言，我们的文化、语言、生活、行为习惯都是在不断演变的。能否改变过去完全由手工输入计算机程序的算法实现方式，令算法通过自身的演化，自动适应这个“唯一不变的就是变化”的物理世界？这也许是“人工”智能迈向“类人”智能的关键。

　　沟通是人类的一种基本行为，也是人与人之间协作的基础。在虚拟的数字化空间中，人工智能与人类的分解正变得模糊。换言之，在这样的一个空间里，一个中文聊天机器人也许比一位外国友人让我们觉得更容易沟通。因此，在一个人工智能协助人类完成大量智能任务的未来社会中，如何实现人机的高效沟通与协同将具有重要意义。语音识别、自然语言理解是实现人机交互的关键技术之一。以科大讯飞为代表的企业和科研机构已在语音识别方面实现了可商用的产品，自然语言理解则有望在一些典型应用领域，如智能客服率先取得突破，但走向全面的人机相互理解仍是当前的一个技术难点。另外，不采用自然语言，而是直接通过脑电波与机器实现沟通，即脑机接术，也已有相当进展，目前已经大体可以实现用脑电波直接控制外部设备（如计算机、机器手等）进行简单的任务。

　　人工智能无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。在不远的未来，智能客服（导购、导医），智能医疗诊断、智能教师、智慧物流、智能金融系统等都有望广泛出现在我们的生活中。需要指出的是，所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变（如减少教师教授书本知识的时间），即由以往的只由人类完成，变为人机协同完成。因此，人工智能的进一步发展，值得大家期待。返回搜狐，查看更多